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根据儋州市2 511个橡胶园表层土壤样点数据,采用地统计和多元逐步线性回归方法,对该区土壤全氮空间变异特征进行分析,并探讨了不同环境变量对其空间分布的影响。结果表明,研究区橡胶园土壤全氮含量为0.22-2.62 g/kg,平均值为0.71 g/kg,处于缺乏水平。土壤全氮半方差模型为指数模型,块金比为0.159,具有强烈的空间自相关性,主要受结构性因素的影响。逐步线性回归分析进一步表明结构性因素中的成土母质和平均降雨量为影响橡胶园土壤全氮空间分异的主要因素。 相似文献
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基于多源环境变量和随机森林的橡胶园土壤全氮含量预测 总被引:9,自引:4,他引:9
土壤全氮与土壤肥力和土壤氮循环紧密相关。掌握土壤全氮详细的空间分布信息对提高土壤肥力管理效率和更好地了解土壤氮循环至关重要。该文以儋州国营橡胶园为研究区域,采集2511个土壤样品,利用随机森林(random forest,RF)、逐步线性回归(stepwise linear regression,SLR)、广义加性混合模型(generalized additive mixed model,GAMM)以及分类回归树(classification and regression tree,CART)结合多源环境变量(成土母质、平均降雨量、平均气温和归一化植被指数)对研究区橡胶园土壤全氮含量进行空间预测,并通过754个独立验证点比较了4种模型的预测精度。结果表明RF对土壤全氮的预测值和实测值的相关系数(0.82)明显高于SLR(0.68)、GAMM(0.70)和CART(0.69),而RF的预测平均绝对误差(0.08836 g/kg)和均方根误差(0.13090 g/kg)均低于SLR、GAMM和CART。此外,RF模型预测结果能反映更为详细的局部土壤全氮含量空间变化信息,与实际情况更为接近。可见,RF模型可作为橡胶园土壤全氮含量空间分布预测的高效方法,为其他土壤属性的空间分布预测提供了一种新的方法。 相似文献
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